近年来，人工智能（AI）已成为全球科技发展的核心驱动力，其应用从医疗诊断到自动驾驶，再到个性化推荐系统，无处不在。随着技术的快速迭代和市场泡沫论的兴起，许多从业者和观察者开始质疑：人工智能还能‘撑’多久？这一问题的答案，不仅仅取决于技术突破的速度，还与基础软件开发的成熟度息息相关。
从技术生命周期来看，人工智能远未达到饱和点。尽管深度学习模型在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就，但通用人工智能（AGI）——即能够像人类一样全面理解和应对复杂环境的系统——仍是一个遥远的梦想。当前，AI的发展更多依赖于数据驱动和算力提升，而基础软件正是连接硬件能力与上层应用的桥梁。例如，TensorFlow、PyTorch等开源框架的普及，极大地降低了AI模型的开发门槛，但它们在可解释性、能耗优化和跨平台兼容性方面仍存在不足。如果基础软件不能跟上硬件创新（如量子计算或神经形态芯片）的步伐，AI的发展可能遭遇瓶颈。
基础软件开发的可持续性是关键制约因素。AI系统依赖于高质量的软件栈，包括数据处理工具、模型训练平台和部署环境。许多现有软件存在碎片化问题：不同框架之间的兼容性差，导致模型迁移成本高；安全漏洞和隐私风险频发，如数据泄露或模型被恶意攻击；软件开发人才短缺，尤其是精通AI算法和系统工程的复合型人才供不应求。这些问题若得不到解决，可能延缓AI的普及速度。例如，在自动驾驶领域，软件错误可能导致致命事故，这凸显了基础软件可靠性的重要性。
经济和社会因素也影响AI的‘续航’能力。投资泡沫可能导致资源浪费，但市场需求（如企业数字化和智能家居）仍在增长。基础软件的优化可以降低AI应用的运营成本，例如通过自动化模型调参或边缘计算部署，这将延长AI的生命周期。同时，伦理和监管问题（如AI偏见和算法透明度）要求软件开发必须融入合规设计，否则可能引发公众信任危机。
人工智能的可持续发展离不开基础软件的创新。业界需要推动标准化工作，如统一接口协议和开源生态建设；加强跨学科合作，将软件工程与AI研究深度融合；并关注绿色计算，减少AI的碳足迹。AI不会在短期内‘倒下’，但它能否长期繁荣，取决于我们如何夯实基础软件这一根基。只有通过持续迭代和全局优化，人工智能才能从‘热门趋势’蜕变为真正改变世界的持久力量。
